Implantar uma solução de mineração de dados em versões anteriores do SQL Server

Aplica-se a: SQL Server 2019 e versões anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Esta seção descreve problemas de compatibilidade conhecidos que podem surgir quando você tenta implantar um modelo de mineração de dados ou uma estrutura de mineração de dados que foi criada em uma instância do SQL Server 2019 Analysis Services em um banco de dados que usa o SQL Server 2005 Analysis Services ou quando você implanta modelos criados no SQL Server 2005 em uma instância do SQL Server 2017.

Não há suporte para a implantação em uma instância do SQL Server 2000 Analysis Services.

Implantando modelos de série temporal

Implementando modelos com holdout

Implantando modelos com filtros

Restaurando a partir de backups de banco de dados

Usando a Sincronização de Banco de Dados

Implantando modelos do Times Series

O algoritmo Microsoft Time Series foi aprimorado no SQL Server 2008 pela adição de um segundo algoritmo complementar, ARIMA. Para obter mais informações sobre as alterações no algoritmo de série temporal, consulte o Algoritmo de Série Temporal da Microsoft.

Portanto, os modelos de mineração de série temporal que usam o novo algoritmo ARIMA podem se comportar de forma diferente quando implantados em uma instância do SQL Server 2005 Analysis Services.

Se você definiu explicitamente o parâmetro PREDICTION_SMOOTHING para controlar a mistura de modelos ARTXP e ARIMA na previsão, ao implantar esse modelo em uma instância do SQL Server 2005, o Analysis Services gerará um erro informando que o parâmetro não é válido. Para evitar esse erro, você deve excluir o parâmetro PREDICTION_SMOOTHING e converter os modelos em um modelo ARTXP puro.

Por outro lado, se você implantar um modelo de série temporal criado usando o SQL Server 2005 Analysis Services em uma instância do SQL Server 2017, quando abrir o modelo de mineração no SQL Server Data Tools, os arquivos de definição serão convertidos primeiro no novo formato e dois novos parâmetros serão adicionados por padrão a todos os modelos de série temporal. O parâmetro FORECAST_METHOD é adicionado com o valor padrão de MIXED e o parâmetro PREDICTION_SMOOTHING é adicionado com o valor padrão de 0,5. No entanto, o modelo continuará a usar apenas ARTXP para previsão até que você reprocesse o modelo. Assim que você reprocessar o modelo, a previsão mudará para usar ARIMA e ARTXP.

Portanto, se você quiser evitar alterar o modelo, navegue apenas pelo modelo e nunca o processe. Como alternativa, você pode definir explicitamente os parâmetros FORECAST_METHOD ou PREDICTION_SMOOTHING.

Para obter informações detalhadas sobre como configurar modelos mistos, consulte a Referência Técnica do Algoritmo de Série Temporal da Microsoft.

Se o provedor utilizado para a fonte de dados do modelo for o SQL Client Data Provider 10, você também deverá modificar a definição da fonte de dados para especificar a versão anterior do SQL Server Native Client. Caso contrário, o SQL Server Data Tools gerará um erro informando que o provedor não está registrado.

Implantação de modelos com holdout

Se você criar uma estrutura de mineração que contenha uma partição de controle usada para testar modelos de mineração de dados, a estrutura de mineração poderá ser implantada em uma instância do SQL Server 2005, mas as informações de partição serão perdidas.

Quando você abre a estrutura de mineração no SQL Server 2005 Analysis Services, o SQL Server Data Tools gera um erro e regenera a estrutura para remover a partição de retenção.

Depois que a estrutura for reconstruída, o tamanho da partição de holdout não estará mais disponível na janela Propriedades; no entanto, o valor <ddl100_100:HoldoutMaxPercent>30</ddl100_100:HoldoutMaxPercent>) ainda pode estar presente no arquivo de script ASSL.

Implantando modelos com filtros

Se você aplicar um filtro a um modelo de mineração, o modelo poderá ser implantado em uma instância do SQL Server 2005, mas o filtro não será aplicado.

Quando você abre o modelo de mineração, o SQL Server Data Tools gera um erro e regenera o modelo para remover o filtro.

Restaurando a partir de backups de banco de dados

Não é possível restaurar um backup de banco de dados criado no SQL Server 2017 para uma instância do SQL Server 2005. Se você fizer isso, o SQL Server Management Studio gerará um erro.

Se você criar um backup de um banco de dados do SQL Server 2005 Analysis Services e restaurar esse backup em uma instância do SQL Server 2017, todos os modelos de série temporal serão modificados conforme descrito na seção anterior.

Usando a Sincronização de Banco de Dados

Não há suporte para sincronização de banco de dados do SQL Server 2017 para o SQL Server 2005.

Se você tentar sincronizar um banco de dados do SQL Server 2017, o servidor retornará um erro e a sincronização de banco de dados falhará.